r-caret

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    調整樸素貝葉斯分類器在R用插入符號

    我訓練一個模型與下面的代碼，但是，我找不到我怎麼能改變調諧網格，因爲FL和調整持續在特定的值（我的數據集是分類） Activity_nb <- train(Actx, Acty,data = Dact, method = "nb", trControl = myc1,metric = "Accuracy",importance = TRUE) Naive Bayes 2694 samples
    r r-caret naivebayes 2017-02-15

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    如何從xgboost，caret和Quantmod（R）

    中獲得實際的庫存預測我正在學習R和Quantmod，並構建了一個非常簡單的庫存模型預測。我同時擁有xgboost和尖模型，這裏是整個例如： library(quantmod) library(xts) # get market data Nasdaq100_Symbols <- c("AAPL", "ADBE", "ADI", "ADP", "ADSK", "AKAM") getSymbo
    r r-caret quantmod xgboost 2017-02-26

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    eval（expr，envir，enclos）中的錯誤：object'PAY_0.1'not found（Boosting）

    我試圖應用助推模式，但我一直收到此錯誤。任何幫助都將不勝感激。這是一個來自kaggle，UCI信用卡數據的數據集，如果你想知道的話。 DataSplit<-createDataPartition(UCIdata$default.payment.next.month,p=.8,list=FALSE) boosttrain<-UCIdata[DataSplit,] boosttest<-UCIda
    r r-caret training-data kaggle boosting 2017-01-19

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    如何在R中創建平衡訓練和不平衡測試數據集？

    我有一個包含10,000個觀測值的數據集。我的目標變量有兩類 - 「Y」和「N下面是分佈‘Y’和‘N’： > table(data$Target_Var) Y N 2000 8000 現在我想建立一個平衡的訓練數據集，使得50％（1000 ）中的「Y」的是在訓練，作爲訓練數據集被認爲是平衡的，它會與「N」。觀察總數另一個1000行= 2000 table(Training$Target_V
    r validation random statistics r-caret 2016-12-22

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    R混淆矩陣的敏感性和特異性標籤

    我使用R v3.3.2和插頁6.0.71（即最新版本）來構建邏輯迴歸分類器。我正在使用confusionMatrix函數來創建用於判斷其性能的統計信息。 logRegConfMat < - 混淆矩陣（logRegPrediction，valData [， 「看」]） 參考0，預測0 = 30 文獻1中，預測0 = 14 參考0，預測1 = 60 文獻1中，預測1 = 164 精度：0.7239 靈
    r r-caret caret confusion-matrix 2017-01-03

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    在r caret包中的列車功能的模型輸出中的巨大尺寸

    我正在使用r caret包中的train（）函數訓練bagFDA模型，並將模型輸出保存爲.Rdata文件。輸入文件大約有300k個記錄，包含26個變量，但輸出.Rdata的大小爲3G。我只需運行以下內容： modelout < - 列車（x，y，方法=「bagFDA」） 保存（file =「myout.Rdata」，modelout） 在窗口系統下。問題：（1）爲什麼myout.Rdata這麼大？
    r r-caret training-data 2017-02-23

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    從插入符拉列表數據到數據幀

    我很好奇在caret封裝機器學習算法的生態系統，但很快就發現自己補防列表轉換成數據幀的問題。 我期待構建一個由caret方法名稱，其標籤，關聯庫，其類型（分類，迴歸）和標籤組成的數據集。 我的第一步就是要做到： library(caret) carets <- getModelInfo() 這使得所有的caret車型檔案到一個單一的巨大命名列表。我可以通過這樣做得到列表的子元素： attac
    r r-caret 2017-02-28

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    插入符號錯誤 - 「NAs不能在下標賦值中」

    專家。我是R的初學者。我嘗試使用caret-SVM進行分類。內核是svmPoly。 首先，我使用了默認參數，模型與留一交叉驗證訓練 的代碼是： ctrl <- trainControl(method = "LOOCV", classProbs = T, savePredictions = T, repeats = 1) modelFit <-
    svm r-caret 2017-01-11

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    解釋R caret軟件包中timingSamps選項的計時結果

    我正在使用R caret軟件包比較不同分類器對我數據的性能 。我想以量化性能 的方法之一是要 能談談相對於其他分類每個分類 來觀察分類所花費的時間 東西。 我想通過在 trainControl中設置timingSamps選項給出的信息將允許我獲得我需要的信息。 雖然我不知道如何解釋它，但文檔對於實際測量的內容來說是相當不透明的。 相關的代碼位： control <- trainControl(..
    r r-caret 2017-03-02

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    R插入符預處理只有一部分數據集變量和訓練模型

    我有一個虛擬變量[0]的訓練集，我不想preProc=c("center","scale")他們，但我想preProc=c("center","scale")所有非虛擬變量爲了將它們像這裏一樣標準化[1]。因此，中心和刻度選項所產生的結果如下： center：從值中減去平均值。 比例尺：按標準差分值。 會是有意義的使所有的非虛擬變量數組，計算每個變量，中心的平均值和SD和比例的所有值的和然後的co
    r r-caret 2017-01-14
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